机器学习中的梯度下降法
1. 机器学习中为什么需要梯度下降
2. 梯度下降法缺点
3. 梯度下降法直观理解
- 初始化参数,随机选取取值范围内的任意数;
- 迭代操作
- 得到全局最优解或者接近全局最优解。
4. 梯度下降法算法描述
5. 如何对梯度下降法进行调优
- 算法迭代步长选择
- 参数的初始值选择
- 标准化处理
6. 随机梯度和批量梯度区别
6.1. 批量梯度下降的求解思路
6.2. 随机梯度下降的求解思路
6.3. 小批量(Mini-Batch)梯度下降的求解思路
6.4. 在线梯度下降(Online GD)的求解思路
7. 各种梯度下降法性能比较
参考文献
深度学习500问
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